ANALISIS ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER, SUPPORT VECTOR MACHINE, DAN DECISION TREE DALAM KLASIFIKASI CURAH HUJAN DENGAN MEMANFAATKAN TEORI EVALUASI CONFUSION MATRIX

ELVIRA VIDYA BERLIANA, Dr. Mardhani Riasetiawan, SE Ak, M.T

2024 | Skripsi | ELEKTRONIKA DAN INSTRUMENTASI

Iklim di Indonesia terkadang tidak stabil untuk saat ini. Perubahan iklim yang tidak stabil ini akan menyebabkan kesulitan saat memprediksi kondisi curah hujan. Dengan perubahan iklim yang tidak stabil, maka diperlukannya algoritma yang membantu khalayak dalam memprediksi kondisi curah hujan dengan menggunakan data curah hujan, suhu, kelembaban, lamanya penyinaran matahari, dan kecepatan angin dari portal online BMKG Stasiun Klimatologi Daerah Istimewa Yogyakarta. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh hasil analisis perbandingan dari dataset BMKG dengan tolak ukur hasil sistem klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier (NBC), Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree serta evaluasi akurasi dengan memanfaatkan teori Confusion Matrix.

Proses penelitian menggunakan data iklim harian dari BMKG Stasiun Klimatologi Daerah Istimewa Yogyakarta dengan rentang waktu 2018 - 2023. Dataset tersebut lalu diproses dengan tiga algoritma yang berbeda yaitu Naive Bayes Classifier (NBC), Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree. Naive Bayes Classifier memiliki akurasi tertinggi 0.69, lalu Support Vector Machine memiliki akurasi 0.65, dan Decision Tree dengan akurasi 0.57. Sehingga, Support Vector Machine (SVM) memiliki performa terbaik dengan akurasi tertinggi, disusul dengan Support Vector Machine (SVM) kemudian Decision Tre. Selain itu, Naive Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM) menunjukkan penurunan overfitting seirin bertambahnya data pelatihan sehinggan model tidak lagi mengalami overfitting, sedangkan Decision Tree menunjukkan performa yang buruk dalam hal generalisasi.

The climate in Indonesia is sometimes unstable to this day. This unstable climate change will cause difficulties in predicting rainfall conditions. With unstable climate change, an algorithm is needed that helps the public predict rainfall conditions using rainfall, temperature, humidity, duration of sunlight and wind speed data from the BMKG Yogyakarta Special Region Climatology Station online portal. This research aims to obtain analysis results from the BMKG dataset with benchmark results of the classification system using the Naive Bayes Classifier (NBC), Support Vector Machine (SVM), and Decision Tree algorithms as well as evaluating accuracy using Confusion Matrix theory.

The research process uses daily climate data from the BMKG Yogyakarta Special Region Climatology Station with time span of 2018 - 2023. The dataset is then processed with three different algorithms, namely Naive Bayes Classifier (NBC), Support Vector Machine (SVM), and Decision Tree. Naive Bayes Classifier has the highest accuracy of 0.69, then Support Vector Machine has an accuracy of 0.65, and Decision Tree has accuracy of 0.57. So, Support Vector Machine (SVM) has the best performance with the highest accuracy, followed by Support Vector Machine (SVM) then Decision Tree. In addition, Naive Bayes Classifier (NBC) and Support Vector Machine (SVM) show a decrease in overfitting as the training data increases so that the model no longer experiences overfitting, while Decision Tree shows poor performance in terms of generalization.

Kata Kunci : Klasifikasi, Curah Hujan, Suhu, Kelembaban, Naive Bayes Classifier (NBC), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, Confusion Matrix